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pix2pixのエラーについて

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KNO3

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前提・実現したいこと

こちらのサイトを参考にpix2pixを使用し、200epochで学習を終えました。
モデルはsnapshot_iter_23000.npzで保存してあります。
このモデルを使用し21枚分の画像を予測生成したく、下記プログラムをまわましました。

発生している問題・エラーメッセージ

警告なのですが、

A batch with no more than one sample has been given to F.batch_normalization. F.batch_normalization will always output a zero tensor for such batches. This could be caused by incorrect configuration in your code (suchas running evaluation while chainer.config.train=True), but could also happen in the last batch of training if non-repeating iterator is used.


と表示され、また、いざモデルを使用し画像を生成してみると何も描かれていないグレーの画像が出来上がるだけでした。
イメージ説明

該当のソースコード

# -*- coding: utf-8 -*-
from __future__ import print_function
import argparse
import os

import chainer
from chainer import training

from net3 import Discriminator
from net3 import Encoder
from net3 import Decoder
from updater3 import FacadeUpdater

from facade_dataset3 import FacadeDataset
from facade_dataset3 import FacadeTestDataset
from facade_visualizer3 import out_image

import shutil


def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description='chainer implementation of pix2pix')
    parser.add_argument('--gpu', '-g', type=int, default=1,
                        help='GPU ID (negative value indicates CPU)')
    parser.add_argument('--seed', type=int, default=0,
                        help='Random seed')
    parser.add_argument('--model', '-m', default='./result/snapshot_iter_20000.npz',
                        help='model snapshot')
    parser.add_argument('--input', '-i', default='sample.jpg',
                        help='input jpg')
    args = parser.parse_args()

    print('GPU: {}'.format(args.gpu))

    # Set up a neural network to train
    enc = Encoder(in_ch=3)
    dec = Decoder(out_ch=3)
    dis = Discriminator(in_ch=3, out_ch=3)

    if args.gpu >= 0:
        chainer.cuda.get_device(args.gpu).use()  # Make a specified GPU current
        enc.to_gpu()  # Copy the model to the GPU
        dec.to_gpu()
        dis.to_gpu()

    # Setup an optimizer
    def make_optimizer(model, alpha=0.0002, beta1=0.5):
        optimizer = chainer.optimizers.Adam(alpha=alpha, beta1=beta1)
        optimizer.setup(model)
        optimizer.add_hook(chainer.optimizer.WeightDecay(0.00001), 'hook_dec')
        return optimizer
    opt_enc = make_optimizer(enc)
    opt_dec = make_optimizer(dec)
    opt_dis = make_optimizer(dis)

    # generate_tmpってディレクトリが存在したら、消す
    if os.path.exists('generate_tmp'):
        shutil.rmtree('generate_tmp')

    # generate_tmpっての作るお
    os.mkdir('generate_tmp')
    # 上のargsにあるsample.jpgをgenerate_tmpにtmp.jpgとしてコピー
    shutil.copyfile(args.input,'generate_tmp/tmp.jpg')
    test_d = FacadeDataset('generate_tmp/', 'generate_tmp/')
    test_iter = chainer.iterators.SerialIterator(test_d, 1)


    # Set up a trainer
    updater = FacadeUpdater(
        models=(enc, dec, dis),
        iterator={},
        optimizer={'enc': opt_enc, 'dec': opt_dec,'dis': opt_dis},
        device=args.gpu)
    trainer = training.Trainer(updater, (200, 'epoch'), out='generate/')
    chainer.serializers.load_npz(args.model, trainer)


    out_image(
        updater, enc, dec,
        1, 1, args.seed, 'generate/',args.input,True,test_iter)(trainer)


if __name__ == '__main__':
    main()

試したこと

実行する際に--mode testと打ったりしましたがグレー画像しか表示されず、警告も消えません。
また、chainer.config.train = Trueの場所も見つかりません。

chainer.config.train = False


こちらを書いたところ、警告は消えたのですが未だグレーの画像が生成されます…。

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回答 1

check解決した方法

0

if generate_mode == False:
の時に行う真っ白な画像生成の処理がif文内じゃなく外に書かれており、画像が上書きされていました…。
お騒がせしました!

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